怎样才能学好大数据

文章摘要：怎样才能学好大数据

伴随着大数据时代的冲击，越来越多想要通过技术获得高薪工作的同学选择大数据技术方向。那么大数据该如何学习呢?现在 […]

伴随着大数据时代的冲击，越来越多想要通过技术获得高薪工作的同学选择大数据技术方向。那么大数据该如何学习呢?现在就一起来看看吧。

大数据学习路线

第一阶段：大数据学习必备Java技术

目前大部分企业大数据技术实现都是在Java编程语言基础之上，因此对于零基础的同学首先要掌握Java开发技术，此阶段需要掌握的知识内容有Java编程基础、面向对象入门、JavaWeb核心知识、Java开发主流框架(Spring组件、SpringMVC、Mybatis组件等)、Java常用流行框架(Lucene组件、SpringDataJPA、SpringBoot等)。学习完成本阶段大家已经具备企业级JavaWeb项目的开发，并且能够掌握微服务框架的使用，完成项目环境快速部署。

第二阶段：大数据基础增强

在掌握了Java核心技术之后，还需要进一步学习Linux操作基础，主要学习Linux操作系统的理论基础和服务器配置时间知识，掌握Linux操作系统的网络配置、DNS/DHCP/HTTP/FTP/SMTP和POP3服务的配置与管理，为更深一步学习其他网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。

第三阶段：大数据技术学习

掌握以上两个阶段的内容后，就要开始大数据技术的学习了。在大数据学习中核心需要掌握的技术点包括Hadoop、NoSQL、Kafka、ELK、Spark、Flink、Druid等知识点。

1、Hadoop，在Hadoop离线分布式系统学习中，需要重点掌握HDFS组件详解以及实战、mapreduce组件详解以及高级性能优化、Yarn组件详解以及多租户的实现、hive组件实战以及性能优化、impala组件实战以及性能优化sqoop常见问题详解。

2、NoSQL介绍、Redis的原理和架构、Redis的集群搭建、Hbase的应用场景、Hbase架构和原理以及RowKey设计和优化策略、HBase+Redis微博实战案例、Elasticsearch的功能、架构和原理以及ELK案例实战

3、Spark，在Spark内存计算系统需要重点学习的内容包括：Scala语言基础、Spark入门以及集群搭建、SparkRDD、SparkSQL、SparkSrteaming、Structured Streaming、Kudu等。

4、Flink，Flink的运行机制、Flink组件和逻辑计划、Flink执行计划生成、JobManager中的基本组件、TaskManager、算子、网络、水印WaterMark、任务调度，flink的状态管理、CheckPoint、flinksql及flinkTableApi。

还需要注意的是在每一个阶段的学习中，都要注重实操练习，在博学谷中大数据每一个相关的技术知识点都有对应的实战案例，以项目/案例驱动教学，将真实实例贯穿到知识点中，学中练、练中学、及时训练、及时强化所学的知识内容，课程中的实战案例包括：网站点击流日志分析系统、统一监控告警系统、用户画像、Flume实战案例、Azkaban实战案例、Hbase实战案例和Hbase整合读写数据等源于企业中的真实项目和案例。

零基础学大数据难吗

其实作为一门技术，不管是零基础还是有基础，都可以通过学习掌握。但是相对来说，有一定的基础的同学在学习大数据的时候可能会更快一些。而对于零基础的同学，需要付出更多的努力。为了系统的掌握大数据开发技术，我们可以将大数据学习拆解成为三个阶段：

阶段一：夯实基础打破行业门槛

首先在开始学习大数据技术之前，需要了解什么是大数据，目前大数据技术主要应用在那些领域。尽量避免在对大数据毫不了解的情况下盲目的学习。

对于零基础的同学，对大数据基本理论有了充足的了解后，就需要进一步弥补自身零基础的不足，也就是掌握一门计算机编程语言。虽然大部分编程语言都能实现大数据开发，由于目前国内大部分应用软件系统都是采用Java编程语言开发的，因此大数据技术的实现大部分都是基于Java编程语言。掌握Java编程语言就是打破了大数据行业的门槛，脱离零基础人群。

阶段二：攻克大数据掌握技能

掌握Java编程技术之后，就可以正式开启大数据相关知识的学习了。大数据技术知识点非常多，Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala、Hue、Oozie、Flink、kafka、Spark、Scala、SparkSQL、Hbase等。可能大家在各种课程平台看到。

阶段三：加强实战能力培养

学习大数据最终还是要落实到实战技能的培养上，在掌握了java基础和大数据相关的知识点之后，尽可能的将学到的知识以实战的形式运用到学习中，掌握大数据的知识点和真正在实战开发中运营相关开发技术，有很大的差异。

总而言之，对于零基础的同学学习大数据肯定是有一定的难度，但是掌握Java相关基础之后就已经和所谓有基础的同学站在同样的起跑线。无论是有基础还是没有基础，最终大数据技术只有真正落实到实战开发应用中才能彰显其价值。古言说：书山有路勤为径，只要能投入足够的精力学习，一定能够掌握大数据开发技术的。

大数据自学要多久

对于有Java编程基础的同学，自学大数据相对容易上手，因为目前大部分大数据技术都是基于实现的，因此对于这部分同学而言，只要进一步学习大数据相关的理论知识，基本上就可以上手开发相应的项目。自学时间相对较短，在博学谷平台大数据就业班的数据来看，有基础的同学，在博学谷完整的大数据课程大纲学习下，一般2-3个月就可以掌握大数据技术。如果学习时间重复，甚至可以一个月完成相应内容的学习。

而对于零基础的同学，自学大数据之前肯定要系统学习一下Java相关的技术，而零基础入门一种编程语言至少需要4-6个月的时间，达到熟练掌握的程度之后再学习大数据相关的技术，预计需要6-12个月的时间。最终还不一定能达到实操应用的层次，而在实战学习过程可能还需要3-4个月的时间才能系统的了解一个完整的项目操作流程，总计下来至少需要9个月左右的时间才能勉强达到就业的水平。